ਸੰਗੀਤ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਸਰੋਤਿਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਪੀੜ੍ਹੀ ਸੰਗੀਤ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ। ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਮਾਸਿਕ ਗਾਹਕੀ ਫੀਸ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਗੀਤ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਆਦ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੰਗੀਤ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸੰਗੀਤ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਯੁੱਧਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਵੀਡਿਸ਼-ਅਧਾਰਤ ਕੰਪਨੀ ਸਪੋਟੀਫਾਈ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ 400 ਵਿੱਚ 2022 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਸਿਕ ਸਰਗਰਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧਿਆ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਸੰਗੀਤ ਸੇਵਾ ਹੋਣ ਦੇ ਇਲਾਵਾ, Spotify ਲਗਾਤਾਰ AI ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਗੀਤ ਅਤੇ ਸੰਗੀਤ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ।
ਡਿਸਕਵਰ ਵੀਕਲੀ ਜਾਂ ਡੇਲੀ ਮਿਕਸ ਵਰਗੀਆਂ ਪਲੇਲਿਸਟਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਮੇਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਲੇਖ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਵੇਗਾ ਕਿ Spotify ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਗੀਤ ਕਿਉਰੇਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਸਾਰੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਕੱਠੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Spotify ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਸਪੋਟੀਫਾਈ ਉਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਇੰਜਣ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। Spotify ਨੇ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਪਲੇਲਿਸਟਾਂ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਸੁਝਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਰ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੈ। ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਸਿਸਟਮ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਐਮਾਜ਼ਾਨ, ਯੂਟਿਊਬ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਨੂੰ ਐਪ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸਪੋਟੀਫਾਈ ਦੇ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਦੋ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੰਗੀਤ ਟਰੈਕ ਖੁਦ।
ਸੰਗੀਤ ਟਰੈਕਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ
Spotify ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਗੀਤ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਟਰੈਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦਾ ਕੁਝ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਤਰੀਕਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਸੰਗੀਤ ਟਰੈਕ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਉਣਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ. Spotify ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੈਟਾਲਾਗ ਵਿੱਚ ਹਰ ਰਿਕਾਰਡ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ, Spotify ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੋ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਮੱਗਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ।
ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਕੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਸੰਗੀਤ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਮੱਗਰੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ
ਸਮੱਗਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਟਰੈਕ ਦੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਹਰੇਕ ਟਰੈਕ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਲਾਕਾਰ Spotify ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਗੀਤ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸੰਗੀਤ ਫ਼ਾਈਲ ਖੁਦ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵੀ। ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੀਤ ਦਾ ਨਾਮ, ਇਸ ਨੂੰ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਸਾਲ, ਟਰੈਕ ਦੀ ਐਲਬਮ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਗੀਤ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ Spotify ਇਹਨਾਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗੀਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। 1989 ਤੋਂ ਇੱਕ ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਰਾਕ ਸਿੰਗਲ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਪਲੇਲਿਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਕਲਾਸਿਕ ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਹਿੱਟਸ" ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ "80 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਰੌਕ ਗੀਤ"।
ਕੱਚਾ ਆਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਹਾਲਾਂਕਿ, Spotify ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਕ ਤੋਂ ਕੁਝ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਖੁਦ ਕੱਚੀ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਅਸੀਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਦੇ ਹਾਂ Spotify API, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, API ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਊਰਜਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ "ਤੀਬਰਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਅਨੁਭਵੀ ਮਾਪ" ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੇਂਜ, ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਲੱਕੜ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Spotify ਉੱਚ-ਊਰਜਾ ਵਾਲੇ ਗੀਤਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਿਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉੱਚ-ਤੀਬਰਤਾ ਵਾਲਾ ਸੰਗੀਤ ਸੁਣਦੇ ਹਨ।
ਊਰਜਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Spotify ਟਰੈਕ ਦੀ ਸਜੀਵਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜੋ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। Valence ਇੱਕ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਟਰੈਕ ਕਿੰਨਾ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ। ਉੱਚ ਸੰਯੋਗਤਾ ਵਾਲੀ ਧੁਨੀ ਪ੍ਰਸੰਨ ਅਤੇ ਖੁਸ਼ਹਾਲ ਸੰਗੀਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਘੱਟ ਵਾਲੈਂਸ ਧੁਨੀ ਉਦਾਸ, ਉਦਾਸ, ਜਾਂ ਗੁੱਸੇ ਵਾਲੇ ਸੰਗੀਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਅਸਥਾਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
Spotify ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਟਰੈਕ ਦੇ ਅਸਥਾਈ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟ੍ਰੈਕ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਭਾਗਾਂ (ਕੋਰਸ, ਬ੍ਰਿਜ, ਇੰਸਟਰੂਮੈਂਟਲ ਸੋਲੋ) ਤੋਂ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਧੜਕਣ ਤੱਕ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ Spotify ਤੁਹਾਡੇ ਮਨਪਸੰਦ ਗੀਤਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ toolਨਲਾਈਨ ਟੂਲ ਜੋ Spotify API ਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।
ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਵੈਲੈਂਸ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਥਾਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਸੰਯੋਜਨ ਟਰੈਕ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੂਖਮ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਗੀਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਤੀਬਰਤਾ ਵਿੱਚ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਗੀਤਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਪੂਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਊਰਜਾ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਸਪੋਟੀਫਾਈ ਦਾ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਇੰਜਣ ਕੁਦਰਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਟਰੈਕ ਜਾਂ ਕਲਾਕਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਅਰਥ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਕੱਢਦਾ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ.
ਗੀਤ ਦੇ ਬੋਲ ਗੀਤ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ Spotify ਸੰਭਾਵੀ ਕੀਵਰਡਸ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਵੀਆਂ ਪਲੇਲਿਸਟਾਂ ਜਾਂ ਟਰੈਕ ਰੇਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ।
ਵੈੱਬ ਇੱਕ ਟਰੈਕ ਜਾਂ ਕਲਾਕਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਵੀ ਹੈ। Spotify ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਮੀਡੀਆ ਆਉਟਲੈਟਾਂ ਅਤੇ ਸੰਗੀਤ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵੈੱਬ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਅਸਲ ਲੋਕ ਹਰੇਕ ਟਰੈਕ ਜਾਂ ਕਲਾਕਾਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ
ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਉਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮਾਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ A ਨੂੰ ਕਲਾਕਾਰ X ਅਤੇ Y ਪਸੰਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ Spotify ਉਪਭੋਗਤਾ B ਨੂੰ ਵੀ X ਅਤੇ Y ਪਸੰਦ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਪਭੋਗਤਾ B ਕਲਾਕਾਰ Z ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੀਤ ਸੁਣਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ A ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਗੀਤ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਵਾਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਕਲਾਕਾਰ Z ਕਲਾਕਾਰਾਂ X ਅਤੇ Y ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀ ਸ਼ੈਲੀ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, Spotify ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਲੇਲਿਸਟ ਅਤੇ ਸੁਣਨ ਦੇ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਸਹਿ-ਮੌਜੂਦਗੀ ਵਿੱਚ ਵੇਖਦਾ ਹੈ। ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਟਰੈਕ ਜੋ ਇੱਕੋ ਪਲੇਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਗੀਤ ਜੋ ਲੋਕ ਇੱਕੋ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਣਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਸਮਾਨ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
Spotify ਗੀਤਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੀਤ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਸੁਆਦ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ
ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਟਰੈਕ ਜਾਂ ਕਲਾਕਾਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਗੀਤਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਇਕ ਹੋਰ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਪੋਟੀਫਾਈ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਇਸਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਗੀਤਕ ਸੁਆਦ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ.
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇੱਕ Spotify ਖਾਤਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ Spotify ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਜਾਂ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸੰਗੀਤ ਸੁਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, Spotify ਦਾ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਇੰਜਣ ਤੁਹਾਡੀ ਪੂਰੀ ਸੁਣਨ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸੰਗੀਤ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ Spotify ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਸੰਗੀਤ ਸੁਝਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸਮਝਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਟ੍ਰੈਕ ਨੂੰ ਸੁਣਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। Spotify ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਛੱਡੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਗੀਤਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸੇਵ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟ੍ਰੈਕ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਫੀਡਬੈਕ ਹਨ।
ਇਸਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ, ਸਪੋਟੀਫਾਈ ਵੀ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੁਣਨ ਦੇ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗੀਤ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Spotify ਨੂੰ ਹੁਣ ਸ਼ੈਲੀ, ਮੂਡ ਅਤੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਹ ਵੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦਿਨ ਦੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਦਿਨ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸੰਗੀਤ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
Spotify ਇਹ ਵੀ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਗੀਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਸੁਆਦ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਸਪੋਟੀਫਾਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੰਜਣ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹਾਲੀਆ ਗਤੀਵਿਧੀ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਾਰ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਐਪਲ ਸੰਗੀਤ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਉਪਲਬਧ ਗਾਣੇ ਹਨ, ਅਤੇ TIDAL ਵਰਗੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਉੱਚ-ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਆਵਾਜ਼ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਪੋਟੀਫਾਈ ਸੰਗੀਤ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟ ਸ਼ੇਅਰ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਹੈ। ਉਸ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਇਸਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖੋਜ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਦਾ ਉਤਪਾਦ ਹੈ।
Spotify ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਟੀਚਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਲੰਮਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਹ Spotify ਵਰਗੀਆਂ ਔਨਲਾਈਨ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ।
ਓਸਕਰ ਸਟਾਲ, ਸਪੋਟੀਫਾਈ ਵਿਖੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਦੇ ਵੀਪੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ "ਤੁਹਾਡੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਆਡੀਓ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ।" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰਾਹੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, Spotify ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਣ ਅਤੇ ਸੁਣਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ